Effectiveness of Recent Physiotherapy Techniques Along With Conventional Physiotherapy Techniques in a Patient With Knee Osteoarthritis: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA), the most common joint disease, lowers quality of life, restricts social activity participation, and results in incapacity. Osteoarthritis is characterised by changes in subchondral bone, meniscus degeneration, cartilage loss, and synovial inflammation. Physiotherapy plays a vital role in maintaining the stability of this disease. Various treatment approaches have been shown in numerous studies to be successful in improving the condition of individuals with osteoarthritis in the knee. We are presenting a case of a 47-year-old woman who had bilateral osteoarthritis in her knees. We created a six-week treatment plan for this patient that incorporates a number of advanced therapy techniques, including Mulligan mobilisation, Kinesio taping, and plyometric exercise sessions. We created a thorough rehabilitation programme for our patient, who had osteoarthritis in her knee, and it worked incredibly well. We assessed the efficacy of our outcome measures using a variety of outcomes, including the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), visual analogue scale (VAS), range of motion (ROM), and manual muscle testing (MMT). It was found to be more beneficial to provide modern physiotherapeutic approaches in addition to a traditional physiotherapy course for improving the overall health and quality of life of the patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».